要想搞懂决策自动化和管理中各种方法、工具和架构的不同之处，我们得先明白，不同的决策和事务需求，需要完全不同的方法、架构和工具。而且，有些决策可以用不同的方法来正确实现。稍后我们会深入聊聊一些例子，但首先，让我们回顾一下逻辑的基础知识。逻辑分为三大类：演绎、归纳和溯因。决策自动化就是要把所有逻辑都自动化，但怎么把它们组合起来启发和自动化，对于选什么工具、用什么架构、用什么项目方法、需要什么技能等等，都特别重要。我们从最简单的形式，也就是演绎逻辑开始。
演绎逻辑，也叫规则
基于真值保持规则的推论就是演绎的。最简单的理解方式就是“如果这些条件存在，那就采取行动”。比如说，如果申请人不到16岁，还住在北京，那就把他标记为不符合汽车保险资格。这些演绎规则有很多来源，有的来自组织内部，有的来自外部。外部来源可能包括法规或行业标准，比如，保险公司可能在不同地方对资格许可有不同的规定。医疗保险公司或提供商可能想用特定的、更高标准的行业标准ICD代码来交易。导致推论的条件通常很简单，主要由AND和OR分组组成，比如，如果驾驶员在（CA或MN）并且16岁或以上，那就设置为符合保险资格。
条件和规则依赖关系可能会变得复杂，在某些系统中，演绎规则的数量可能会变得非常多，相互纠缠，有很长的依赖链，管理起来很困难。幸运的是，已经开发了用于启发、组织和表示这种逻辑的可视化技术、工具和方法，即使是最大的基于规则的系统也可以管理。请参阅决策模型符号(DMN)。
机器学习-归纳逻辑
可能会产生包含新信息的结论的推论。归纳逻辑不太明确，可以看作是基于历史观察、背景知识或经验公式的有根据的猜测，主要利用概率，这些领域通常被称为商业智能、统计、分析、人工智能、算法或机器学习。主题专家利用的趋势分析或商业智能可以用来告诉演绎条件和总体决策改进。归纳逻辑是一个广泛的领域，有各种各样的工具、模型和技术，而且和演绎类型的决策采用的方法完全不同。因此，首先分解手头的决策问题是有帮助的，以便更好地理解需要哪些类型的决策、工具和模型才能以最有效的方式利用手头可用的数据进行自动化。请参阅使用归纳决策进行决策建模。
对于归纳逻辑，数据非常重要，因为归纳逻辑是基于历史观察的。然而，在现实世界中，足够大的数据样本通常不容易获得。比如，如果你向新市场推出新产品或服务，就没有历史数据来预测欺诈活动。这时候就需要主题专家了。
至关重要的SME-没有数据的归纳/溯因
对于归纳决策，主题专家在应对数据不足或无法访问的问题方面非常宝贵，这通常对于快速获得自动化计划的投资回报率至关重要。这是通过模拟出他们的背景知识、基于真实世界经验的归纳和溯因，并将它们实现为演绎决策来实现的。
溯因
一种推论-扩展推理
最佳策略和扩展推理之间存在密切联系，与演绎推理相同
定义性规则与战略性规则
在业务案例中自动化逻辑通常需要结合各种形式的逻辑和规则类型。可以通过博弈论类比轻松理解受规则约束的、以目标为导向的活动。定义性规则是定义游戏的规则。比如，在国际象棋中，特定棋子可以进行的允许移动是什么？什么定义了被将军或将死。战略规则是：在特定情况下，什么动作才是好的，最有助于实现获胜的目标。在保险索赔等业务场景中，定义性规则可能是政府或内部产品结构施加的法规，而战略规则是那些有助于降低损失率的规则，比如，在不影响客户满意度的情况下更好地检测欺诈。
扩展推理
可能产生结论的推论-称为扩展或归纳的推论，正式研究称为归纳逻辑
流行病逻辑——基于概念的推论，“知道”
